機械学習は、大量のデータを分析してパターンと洞察を抽出し、これらのパターンと洞察を使用して新しいアーキテクチャの設計を通知することにより、データ駆動型のアーキテクチャ合成において重要な役割を果たします。機械学習アルゴリズムを通じて、データ駆動型アーキテクチャ合成は、潜在的な設計ソリューションを特定し、パフォーマンス メトリックと制約に基づいて設計を最適化し、使用状況データからのフィードバックに基づいてアーキテクチャを継続的に改善できます。機械学習は、設計の意思決定プロセスを自動化することもできるため、設計者は設計のバリエーションを迅速に反復し、各設計のパフォーマンスを評価できます。全体として、機械学習を使用したデータ駆動型のアーキテクチャ統合により、設計者は、ユーザーと利害関係者のニーズを満たす、より効率的で効果的でスケーラブルなシステムを作成できます。
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